Functional Kernel-Based Modeling of Wavelet Compressed Optical Emission Spectral Data: Prediction of Plasma Etch Process
Notice bibliographique
Résumé
This study reports the use of a kernel-based process model, consisting of kernel partial least squares regression and kernel ridge regression, to model etch rate and uniformity in a plasma etch process. In order to characterize the plasma etch process, a 2 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">4 - 1</sup> fractional factorial design was implemented on the process parameters: CHF <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sub> flow rate, CF <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">4</sub> flow rate, RF power, and pressure. In this modeling, both functional data and <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">in situ</i> optical emission spectroscopy (OES) data associated with the etch response were used to formulate the model. In an effort to effectively deal with the complexity of the data, wavelet transformation with vertical-energy-thresholding (VET) shrinkage procedures were used to reduce the dimensions of the functional data. In addition, a Bayesian information criterion (BIC) was used to select the best subset to improve the model predictions. The proposed kernel-based approaches were evaluated by comparing them to conventional neural networks (NNs)-based modeling and linear-based regression techniques. Comparisons revealed that the proposed approach exhibits an improved prediction over NNs and linear-based models. Implicated in the study is a detection of process fault patterns by combining the kernel-based modeling, wavelet transformation with VET, and BIC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».